基于STM32的激光视觉跟踪技术研究
摘要
激光测量在工业测量领域具有广泛的重要应用背景。随着计算机技术、人工智能
领域的发展，激光测量技术也因此迎来了智能化的设计。本文结合国内外发展现状，
为推进激光跟踪技术向小型化、精确跟踪、控制系统调节方便等方向发展，设计并实
现了一种基于STM32微处理器的激光视觉跟踪系统，该系统结合激光传输、图像处理，
深度学习等领域，集成了激光传输模块、视觉成像模块、主控器模块、伺服驱动模块。
本文通过合理的算法设计、硬件选型及软件程序开发，进行多方面系统测试，该
系统增强了激光跟踪系统的适应性，提高了激光跟踪的准确性与可靠性。在算法设计
方面，为解决运动目标在运动过程中，遇到遮挡等复杂环境时，系统对目标的识别跟
踪失效的问题，本文设计了Kalman滤波算法用于系统的预测跟踪；同时加入数字式的
PID控制算法用于系统的稳定控制。
在硬件电路方面，本文选用STM32F103ZET6作为系统的主控制器，用于接收并
处理来自传感器的目标位置数据，并将其以PWM波的形式控制伺服电机，驱动伺服
电机带动激光发射器跟踪目标；选用集成了OV7725摄像头的OpenMV视觉成像模块
作为系统的位置传感器，用于识别目标，确定目标位置，并将目标位置数据传输至主
控制器；选用伺服电机用于控制激光发射器转向，结合二维云台搭建激光跟踪系统。
在软件程序开发方面，本文在KeiluVision5平台完成主控模块程序的开发与设计，
PID
编译并下载了系统的主程序与串口通信、控制算法、伺服驱动模块的子程序；在
OpenMVIDE平台完成系统软件程序的编译及下载，设计了目标预处理、目标识别与
Kalman滤波算法的程序，保证激光视觉跟踪系统的稳定性与可靠性。
在系统测试与应用方面，本文测试了系统主控制器与视觉成像模块的串口通信功
能，目标视觉成像模块在不同背景下对目标识别的灵敏度，应用Kalman滤波器后系统
跟踪的可靠性及系统整体跟踪效果。测试结果显示系统各方面功能良好，对不同背景
下的目标识别适应性较强，系统具有较好的可靠性与稳定性；该系统在不同应用背景
下，在目标运动速度为0.3-0.5m/s时，系统对目标的识别达96.8%，跟踪误差不超过
1cm。同时将该激光视觉跟踪系统用于激光无线能量传输，对小车进行供电，驱动小车
前进。
本文设计并实现的基于STM32的激光视觉跟踪系统在实现激光精准跟踪的同时，
提高了激光跟踪系统器件的集成性，为工业测量领域提供了新思路，推动激光测量器
件的集成化发展。
关键词：激光测量；目标跟踪；Kalman滤波器；PID控制算法
基于STM32的激光视觉跟踪技术研究
Abstract
Lasermeasurementhasawideandimportantapplicationbackgroundinthefieldof
industrialmeasurement.Withthedevelopmentofcomputertechnologyandartificial
intelligence,lasermeasurementtechnologyhasalsousheredinintelligentdesign.Thisarticle
combinesthecurrentdevelopmentstatusathomeandabroadtopromotethedevelopmentof
lasertrackingtechnologytowardsminiaturization,precisetracking,andconvenientcontrol
systemadjustment.AlaservisiontrackingsystembasedonSTM32microprocessoris
designedandimplemented.Thesystemcombineslasertransmission,imageprocessing,deep
learning,ando